MF2F est un projet dédié à l'amélioration de la qualité des vidéos en réduisant le bruit présent dans les séquences d'images. Il propose des méthodes avancées pour traiter des flux vidéo bruités en comparant les résultats avec des références propres. Le projet inclut des outils pour calculer des masques de collision, des flux optiques et des résidus de warping, ainsi que des réseaux de neurones pour affiner les résultats.